Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала основополагающей техникой для расширения возможностей больших языковых моделей (LLM) за счёт знаний в реальном времени и в конкретной области. Однако ситуация быстро меняется — сегодня наиболее распространены конвейеры «Native RAG», а новая парадигма под названием «Agentic RAG» переопределяет возможности синтеза информации и поддержки принятия решений на основе ИИ.
Native RAG: стандартный конвейер
Архитектура
Конвейер Native RAG использует методы извлечения и генерации для ответа на сложные запросы, обеспечивая точность и релевантность. Обычно он включает в себя:
* Обработку и встраивание запросов. Вопрос пользователя переписывается, если это необходимо, встраивается в векторное представление с помощью LLM или специализированной модели встраивания и подготавливается для семантического поиска.
* Извлечение. Система ищет в векторной базе данных или хранилище документов, идентифицируя наиболее релевантные фрагменты с помощью метрик сходства (косинусная, евклидова, скалярное произведение). Эффективные алгоритмы ANN оптимизируют этот этап для скорости и масштабируемости.
* Переранжирование. Полученные результаты переранжируются на основе релевантности, новизны, специфики домена или предпочтений пользователя. Модели переранжирования — от основанных на правилах до тонко настроенных систем машинного обучения — определяют приоритеты для информации наивысшего качества.
* Синтез и генерация. LLM синтезирует переранжированную информацию для создания связного, контекстно-зависимого ответа для пользователя.
Общие оптимизации
Недавние достижения включают динамическое переранжирование (регулировка глубины в зависимости от сложности запроса), стратегии на основе слияния, которые объединяют ранжирования из нескольких запросов, и гибридные подходы, которые сочетают семантическое разделение с агентным выбором для оптимальной надёжности извлечения и задержки.
Agentic RAG: автономные, мультиагентные информационные рабочие процессы
Что такое Agentic RAG?
Agentic RAG — это агентный подход к RAG, использующий нескольких автономных агентов для ответов на вопросы и обработки документов согласованным образом. Вместо единого конвейера извлечения/генерации Agentic RAG структурирует свой рабочий процесс для глубокого анализа, сравнения нескольких документов, планирования и адаптации в реальном времени.
Ключевые компоненты
| Компонент | Описание |
| — | — |
| Агент документа | Каждому документу назначается свой агент, способный отвечать на запросы о документе и выполнять задачи по summarization, работая независимо в рамках своей области. |
| Мета-агент | Управляет всеми агентами документов, координируя их взаимодействие, интегрируя выходные данные и синтезируя всеобъемлющий ответ или действие. |
Особенности и преимущества
* Автономность: агенты работают независимо, извлекая, обрабатывая и генерируя ответы или действия для конкретных документов или задач.
* Адаптивность: система динамически корректирует свою стратегию (например, глубину переранжирования, приоритизацию документов, выбор инструментов) в зависимости от новых запросов или изменения контекста данных.
* Проактивность: агенты предвосхищают потребности, предпринимают упреждающие шаги для достижения целей (например, подключая дополнительные источники или предлагая действия) и учатся на основе предыдущих взаимодействий.
Расширенные возможности
Agentic RAG выходит за рамки «пассивного» извлечения — агенты могут сравнивать документы, суммировать или противопоставлять конкретные разделы, агрегировать данные из нескольких источников и даже вызывать инструменты или API для обогащения рассуждений. Это позволяет:
* Автоматизировать исследования и агрегацию данных из нескольких баз данных.
* Обеспечивать комплексную поддержку принятия решений (например, сравнение технических характеристик, суммирование ключевых различий между листами продуктов).
* Выполнять задачи по поддержке руководства, требующие независимого синтеза и рекомендаций по действиям в реальном времени.
Приложения
Agentic RAG идеально подходит для сценариев, где требуется детальная обработка информации и принятие решений:
* Управление корпоративными знаниями: координация ответов между разнородными внутренними репозиториями.
* Исследовательские помощники на основе ИИ: синтез документов для технических писателей, аналитиков или руководителей.
* Автоматизированные рабочие процессы действий: запуск действий (например, ответ на приглашения, обновление записей) после многоэтапного анализа документов или баз данных.
* Комплексные проверки соответствия и безопасности: агрегация и сравнение доказательств из различных источников в режиме реального времени.
Заключение
Конвейеры Native RAG стандартизировали процесс встраивания, извлечения, переранжирования и синтеза ответов из внешних данных, позволяя LLM служить динамическими двигателями знаний. Agentic RAG продвигает эти границы ещё дальше — внедряя автономных агентов, уровни оркестрации и проактивные, адаптивные рабочие процессы, он превращает RAG из инструмента извлечения в полноценную агентную структуру для продвинутых рассуждений и многодокументного интеллекта.
Организации, стремящиеся выйти за рамки простого расширения возможностей и перейти в сферу глубокого, гибкого оркестрования ИИ, найдут в Agentic RAG основу для следующего поколения интеллектуальных систем.
1. Какие основные компоненты включает в себя архитектура Native RAG и как они работают вместе для генерации ответов?
Архитектура Native RAG включает в себя несколько ключевых этапов:
* Обработка и встраивание запросов. Вопрос пользователя переписывается, если это необходимо, встраивается в векторное представление с помощью LLM или специализированной модели встраивания и подготавливается для семантического поиска.
* Извлечение. Система ищет в векторной базе данных или хранилище документов, идентифицируя наиболее релевантные фрагменты с помощью метрик сходства (косинусная, евклидова, скалярное произведение).
* Переранжирование. Полученные результаты переранжируются на основе релевантности, новизны, специфики домена или предпочтений пользователя.
* Синтез и генерация. LLM синтезирует переранжированную информацию для создания связного, контекстно-зависимого ответа для пользователя.
2. В чём заключается основное отличие Agentic RAG от Native RAG и какие преимущества это даёт?
Основное отличие Agentic RAG от Native RAG заключается в использовании нескольких автономных агентов для ответов на вопросы и обработки документов. Agentic RAG структурирует свой рабочий процесс для глубокого анализа, сравнения нескольких документов, планирования и адаптации в реальном времени. Это позволяет системе быть более адаптивной и проактивной, а также обеспечивает более детальный и комплексный анализ информации.
3. Какие приложения и сценарии идеально подходят для использования Agentic RAG в корпоративном искусственном интеллекте?
Agentic RAG идеально подходит для сценариев, где требуется детальная обработка информации и принятие решений:
* Управление корпоративными знаниями: координация ответов между разнородными внутренними репозиториями.
* Исследовательские помощники на основе ИИ: синтез документов для технических писателей, аналитиков или руководителей.
* Автоматизированные рабочие процессы действий: запуск действий (например, ответ на приглашения, обновление записей) после многоэтапного анализа документов или баз данных.
* Комплексные проверки соответствия и безопасности: агрегация и сравнение доказательств из различных источников в режиме реального времени.
4. Какие ключевые компоненты включает в себя Agentic RAG и как они способствуют более эффективному принятию решений?
Ключевые компоненты Agentic RAG включают:
* Агент документа. Каждому документу назначается свой агент, способный отвечать на запросы о документе и выполнять задачи по summarization, работая независимо в рамках своей области.
* Мета-агент. Управляет всеми агентами документов, координируя их взаимодействие, интегрируя выходные данные и синтезируя всеобъемлющий ответ или действие.
Эти компоненты способствуют более эффективному принятию решений за счёт автономности, адаптивности и проактивности агентов.